Bibliotecas
library(tidyverse)
Warning: package ‘tidyverse’ was built under R version 4.3.2Warning: package ‘ggplot2’ was built under R version 4.3.3Warning: package ‘tidyr’ was built under R version 4.3.3Warning: package ‘readr’ was built under R version 4.3.2Warning: package ‘purrr’ was built under R version 4.3.2Warning: package ‘dplyr’ was built under R version 4.3.2Warning: package ‘stringr’ was built under R version 4.3.2Warning: package ‘forcats’ was built under R version 4.3.1Warning: package ‘lubridate’ was built under R version 4.3.2── Attaching core tidyverse packages ───────────────────────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.4
✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1
✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
✔ purrr 1.0.2 ── Conflicts ─────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
ℹ Use the ]8;;http://conflicted.r-lib.org/conflicted package]8;; to force all conflicts to become errors
library(here)
here() starts at C:/Users/Wasim/OneDrive/Área de Trabalho/Github/upvacina
library(readxl)
Warning: package ‘readxl’ was built under R version 4.3.2
library(janitor)
Warning: package ‘janitor’ was built under R version 4.3.2
Attaching package: ‘janitor’
The following objects are masked from ‘package:stats’:
chisq.test, fisher.test
library(stringi)
Warning: package ‘stringi’ was built under R version 4.3.2
Unindo tabelas
Dados de estados
lista_UF_cobertura = list.files()
# Lista todos os arquivos CSV no diretório
arquivos_xlsx <- list.files(here(), pattern = "\\.xlsx$", full.names = F)
#Criar funcao
read_xl_sipni <- function(arquivo) {
dados <- read_excel(arquivo, skip = 4, col_names = FALSE) %>%
setNames(.[1, ]) %>%
slice(-1:-4) %>%
mutate(across(-1, as.numeric)) %>%
pivot_longer(cols = -c(1),
names_to = "imuno",
values_to = "cobertura") %>%
mutate(arquivo = basename(arquivo)) %>%
janitor::clean_names() %>%
mutate(cobertura = round(cobertura, 2),
ano = as.numeric(gsub(".*_(\\d{4})\\.xlsx", "\\1", arquivo)),
uf = gsub("\\d", "", .[[1]])) %>%
select(-unidade_da_federacao) %>%
filter(!is.na(uf),
!grepl("Gerado", uf)) %>%
select(uf, ano, imuno, cobertura) %>%
group_by(uf, ano, imuno)
return(dados)
}
# Leia, converta em tabela longa e combine os arquivos CSV em um único DataFrame
sipni_cobertura_uf_1994_2023 <- lapply(arquivos_xlsx, read_xl_sipni) %>%
bind_rows()
saveRDS(sipni_cobertura_uf_1994_2023, file = "sipni_cobertura_uf_1994_2023.rds")
Dados de municípios
#Listar tabelas
lista_MU_cobertura = list.files()
arquivos_xlsx <- list.files(here(), pattern = "\\.xlsx$", full.names = F)
#Criar função
read_xl_sipni_municipio <- function(arquivo) {
dados <- read_excel(arquivo, skip = 4, col_names = FALSE) %>%
setNames(.[1, ]) %>%
slice(-1:-4) %>%
mutate(across(-1, as.numeric)) %>%
pivot_longer(cols = -c(1),
names_to = "imuno",
values_to = "cobertura") %>%
mutate(arquivo = basename(arquivo)) %>%
janitor::clean_names() %>%
mutate(cobertura = round(cobertura, 2),
ano = as.numeric(gsub(".*_(\\d{4})\\.xlsx", "\\1", arquivo))) %>%
filter(!is.na(municipio),
!grepl("Gerado", municipio)) %>%
select(municipio, ano, imuno, cobertura) %>%
group_by(municipio, ano, imuno)
return(dados)
}
#Unir dados
sipni_cobertura_municipios_1994_2023 <- lapply(arquivos_xlsx, read_xl_sipni_municipio) %>%
bind_rows()
#Salvar
saveRDS(sipni_cobertura_municipios_1994_2023,
file = "sipni_cobertura_municipios_1994_2023.rds")
Processamento de dados
#Estados
sipni_cobertura_uf_1994_2023_2 = sipni_cobertura_uf_1994_2023 %>%
mutate(mun_uf = "UF",
nome = uf,
nome = toupper(nome),
nome = stri_trans_general(nome, "Latin-ASCII")) %>%
select(nome, uf, ano, imuno, cobertura, mun_uf)
saveRDS(sipni_cobertura_uf_1994_2023_2, file = "sipni_cobertura_uf_1994_2023_2.rds")
#Municípios
sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2 = sipni_cobertura_municipios_1994_2023 %>%
mutate(codigo = as.character(str_extract(municipio, "\\d+")),# Extrair números
nome = str_remove(municipio, "\\d+ "),# Extrair texto
mun_uf = "Município" ) %>%
select(!"...1":municipio)
glimpse(sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2)
# #Unir
# sipni_all = bind_rows(sipni_cobertura_uf_1994_2023_2, sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2)
# write.csv(sipni_all, file = "sipni_uf_mun_1994_2023.csv")
#Anotar municipios e estados
#Anotações de cidades. Fonte: IBGE. https://www.ibge.gov.br/explica/codigos-dos-municipios.php
dtb_municipios_cod = RELATORIO_DTB_BRASIL_MUNICIPIO %>%
clean_names() %>%
select(codigo_uf = uf, uf = nome_uf, codigo = codigo_municipio_completo, nome_municipio) %>%
mutate(nome_municipio_original = nome_municipio,
nome = toupper(nome_municipio_original),
nome = stri_trans_general(nome, "Latin-ASCII")) %>%
select(-nome_municipio)
municipios = sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2 %>%
mutate(nome = gsub("\\\\", "", nome)) %>%
left_join(dtb_municipios_cod, by = "nome") %>%
select(nome, nome_municipio_original, uf, codigo_municipio = codigo.y, ano, imuno, cobertura, codigo_uf, mun_uf)
#Salvar
saveRDS(municipios, file = "sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2.rds")
#Análise de dados Os dados das populações foram obtidos dos anos 2000
a 2022, pois os anos 2007 e 2023 não estavam disponíveis. Definir
variáveis - https://www.ibge.gov.br/estatisticas/downloads-estatisticas.html
- Censos - Perfil Estados - Perfil Municipios - Economicos - Indicadores
sociais - Educacação e qualificação profissional - Economia de saúde -
Acesso à internet - Educação - Saúde
install.packages("basedosdados")
library("basedosdados")
# Para carregar o dado direto no R
query <- bdplyr("br_ibge_censo_demografico.microdados_domicilio_1970")
df <- bd_collect(query)
install.packages("bdplyr")
query <- bdplyr("br_ms_atencao_basica.municipio")
df <- bd_collect(query)
# População ----
# Obter população de municipios.
anos = 2000:2023
resultados = list()
for (ano in anos) {
tryCatch({
# Chamar a função populacao_municipios para o ano atual e armazenar o resultado na lista
df_ano <- populacao_municipios(ano)
df_ano <- df_ano %>%
mutate_all(as.character) # Convertendo todas as colunas para character
resultados[[as.character(ano)]] <- df_ano
}, error = function(e) {
# Tratar o erro (por exemplo, imprimir uma mensagem)
print(paste("Erro para o ano", ano, ":", conditionMessage(e)))
})
}
# Combinar todos os dataframes em um único dataframe
populacao_municipios_2000_2022 <- bind_rows(resultados, .id = "ano") %>%
select(uf_abrev = uf,
nome_municipio_original = nome_munic,
ano, codigo_uf,
populacao,
codigo_municipio = cod_municipio) %>%
mutate(ano = as.numeric(ano),
populacao = as.numeric(populacao))
print(populacao_municipios_2000_2022)
# GDP ----
anos = 1999:2020
pib_municipios(ano = 2003)
resultados = list()
for (ano in anos) {
tryCatch({
df_ano <- pib_municipios(ano = ano, dir=".")
resultados[[ano]] <- df_ano
}, error = function(e) {
print(paste("Erro para o ano", ano, ":", conditionMessage(e)))
})
}
# Combinar todos os dataframes em um único dataframe
populacao_municipios_2000_2022 <- bind_rows(resultados, .id = "ano") %>%
select(uf_abrev = uf,
nome_municipio_original = nome_munic,
ano, codigo_uf,
populacao,
codigo_municipio = cod_municipio) %>%
mutate(ano = as.numeric(ano),
populacao = as.numeric(populacao))
print(populacao_municipios_2000_2022)
#Unir dados
municipios_2 = municipios %>%
left_join(populacao_municipios_2000_2022 %>%
select(codigo_municipio, ano, populacao),
by = c("codigo_municipio", "ano"))
#IEPS dados
---
title: "UPVacina - Dados SIPNI"
output: html_notebook
---

# Bibliotecas
```{r}
library(tidyverse)
library(here)
library(readxl)
library(janitor)
library(stringi)
```

# Unindo tabelas

Dados de estados
```{r}
lista_UF_cobertura = list.files() 

# Lista todos os arquivos CSV no diretório
arquivos_xlsx <- list.files(here(), pattern = "\\.xlsx$", full.names = F)

#Criar funcao
read_xl_sipni <- function(arquivo) {
  dados <- read_excel(arquivo, skip = 4, col_names = FALSE) %>%
    setNames(.[1, ]) %>%
    slice(-1:-4) %>%
    mutate(across(-1, as.numeric)) %>%  
    pivot_longer(cols = -c(1), 
                 names_to = "imuno", 
                 values_to = "cobertura") %>% 
    mutate(arquivo = basename(arquivo)) %>% 
    janitor::clean_names() %>% 
    mutate(cobertura = round(cobertura, 2),
           ano = as.numeric(gsub(".*_(\\d{4})\\.xlsx", "\\1", arquivo)),
           uf = gsub("\\d", "", .[[1]]))  %>% 
    select(-unidade_da_federacao) %>% 
    filter(!is.na(uf),
           !grepl("Gerado", uf)) %>% 
    select(uf, ano, imuno, cobertura) %>% 
    group_by(uf, ano, imuno)
  
  return(dados)
}


# Leia, converta em tabela longa e combine os arquivos CSV em um único DataFrame
sipni_cobertura_uf_1994_2023 <- lapply(arquivos_xlsx, read_xl_sipni) %>%
  bind_rows()

saveRDS(sipni_cobertura_uf_1994_2023, file = "sipni_cobertura_uf_1994_2023.rds")
```


Dados de municípios
```{r}
#Listar tabelas
lista_MU_cobertura = list.files() 
arquivos_xlsx <- list.files(here(), pattern = "\\.xlsx$", full.names = F)

#Criar função
read_xl_sipni_municipio <- function(arquivo) {
  dados <- read_excel(arquivo, skip = 4, col_names = FALSE) %>%
    setNames(.[1, ]) %>%
    slice(-1:-4) %>%
    mutate(across(-1, as.numeric)) %>%  
    pivot_longer(cols = -c(1), 
                 names_to = "imuno", 
                 values_to = "cobertura") %>% 
    mutate(arquivo = basename(arquivo)) %>% 
    janitor::clean_names() %>% 
    mutate(cobertura = round(cobertura, 2),
           ano = as.numeric(gsub(".*_(\\d{4})\\.xlsx", "\\1", arquivo))) %>% 
    filter(!is.na(municipio),
           !grepl("Gerado", municipio)) %>% 
    select(municipio, ano, imuno, cobertura) %>% 
    group_by(municipio, ano, imuno)
  
  return(dados)
}

#Unir dados
sipni_cobertura_municipios_1994_2023 <- lapply(arquivos_xlsx, read_xl_sipni_municipio) %>%
  bind_rows()

#Salvar
saveRDS(sipni_cobertura_municipios_1994_2023, 
          file = "sipni_cobertura_municipios_1994_2023.rds")
```

# Processamento de dados
```{r}
#Estados
sipni_cobertura_uf_1994_2023_2 = sipni_cobertura_uf_1994_2023 %>% 
  mutate(mun_uf = "UF", 
         nome = uf,
         nome =  toupper(nome),
         nome = stri_trans_general(nome, "Latin-ASCII")) %>% 
  select(nome, uf, ano, imuno, cobertura, mun_uf)

saveRDS(sipni_cobertura_uf_1994_2023_2, file = "sipni_cobertura_uf_1994_2023_2.rds")

#Municípios
sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2 = sipni_cobertura_municipios_1994_2023 %>% 
 mutate(codigo = as.character(str_extract(municipio, "\\d+")),# Extrair números
        nome = str_remove(municipio, "\\d+ "),# Extrair texto
        mun_uf = "Município" ) %>% 
  select(!"...1":municipio)

glimpse(sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2)

# #Unir
# sipni_all = bind_rows(sipni_cobertura_uf_1994_2023_2, sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2)
# write.csv(sipni_all, file = "sipni_uf_mun_1994_2023.csv")

```


#Anotar municipios e estados 

```{r}
#Anotações de cidades. Fonte: IBGE. https://www.ibge.gov.br/explica/codigos-dos-municipios.php
dtb_municipios_cod = RELATORIO_DTB_BRASIL_MUNICIPIO %>% 
  clean_names() %>% 
  select(codigo_uf = uf, uf = nome_uf, codigo = codigo_municipio_completo, nome_municipio) %>% 
  mutate(nome_municipio_original = nome_municipio,
         nome =  toupper(nome_municipio_original),
         nome = stri_trans_general(nome, "Latin-ASCII")) %>% 
  select(-nome_municipio)

municipios = sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2 %>% 
  mutate(nome = gsub("\\\\", "", nome)) %>% 
  left_join(dtb_municipios_cod, by = "nome") %>% 
  select(nome, nome_municipio_original, uf, codigo_municipio = codigo.y, ano, imuno, cobertura, codigo_uf, mun_uf)

#Salvar
saveRDS(municipios, file = "sipni_cobertura_municipios_1994_2023_2.rds")
  
```


#Análise de dados
Os dados das populações foram obtidos dos anos 2000 a 2022, pois os anos 2007 e 2023 não estavam disponíveis.
Definir variáveis
- https://www.ibge.gov.br/estatisticas/downloads-estatisticas.html 
- Censos
- Perfil Estados
- Perfil Municipios
- Economicos
- Indicadores sociais
- Educacação e qualificação profissional
- Economia de saúde
- Acesso à internet
- Educação
- Saúde

```{r}
install.packages("basedosdados")
library("basedosdados")

# Para carregar o dado direto no R
query <- bdplyr("br_ibge_censo_demografico.microdados_domicilio_1970")
df <- bd_collect(query)


install.packages("bdplyr")
query <- bdplyr("br_ms_atencao_basica.municipio")
df <- bd_collect(query)

```


```{r}
# População ---- 

# Obter população de municipios.
anos = 2000:2023
resultados = list()
for (ano in anos) {
  tryCatch({
    # Chamar a função populacao_municipios para o ano atual e armazenar o resultado na lista
    df_ano <- populacao_municipios(ano)
    df_ano <- df_ano %>%
      mutate_all(as.character)  # Convertendo todas as colunas para character
    resultados[[as.character(ano)]] <- df_ano
  }, error = function(e) {
    # Tratar o erro (por exemplo, imprimir uma mensagem)
    print(paste("Erro para o ano", ano, ":", conditionMessage(e)))
  })
}

# Combinar todos os dataframes em um único dataframe
populacao_municipios_2000_2022 <- bind_rows(resultados, .id = "ano") %>% 
  select(uf_abrev = uf, 
         nome_municipio_original = nome_munic,
         ano, codigo_uf, 
         populacao, 
         codigo_municipio = cod_municipio) %>% 
  mutate(ano = as.numeric(ano),
         populacao = as.numeric(populacao))
  
print(populacao_municipios_2000_2022)


# GDP ----

anos = 1999:2020
pib_municipios(ano = 2003)

resultados = list()
for (ano in anos) {
  tryCatch({
    df_ano <- pib_municipios(ano = ano, dir=".")
    resultados[[ano]] <- df_ano
  }, error = function(e) {
    print(paste("Erro para o ano", ano, ":", conditionMessage(e)))
  })
}

# Combinar todos os dataframes em um único dataframe
populacao_municipios_2000_2022 <- bind_rows(resultados, .id = "ano") %>% 
  select(uf_abrev = uf, 
         nome_municipio_original = nome_munic,
         ano, codigo_uf, 
         populacao, 
         codigo_municipio = cod_municipio) %>% 
  mutate(ano = as.numeric(ano),
         populacao = as.numeric(populacao))
  
print(populacao_municipios_2000_2022)
```


```{r}
#Unir dados

municipios_2 = municipios %>% 
 left_join(populacao_municipios_2000_2022 %>% 
             select(codigo_municipio, ano, populacao),
            by = c("codigo_municipio", "ano"))



```


#IEPS dados


```{r}

#Unir dados
IEPS_Brasil_2010_2022_Todos <- read_excel("dados_brutos/IEPS/IEPS_Brasil_2010_2022_Todos.xlsx") %>% 
  mutate(nivel = "Brasil")
IEPS_Estados_2010_2022_Todos <- read_excel("dados_brutos/IEPS/IEPS_Estados_2010_2022_Todos.xlsx") %>% 
  mutate(nivel = "Estado")
IEPS_MacroRegiao_2010_2022_Todos <- read_excel("dados_brutos/IEPS/IEPS_MacroRegiao_2010_2022_Todos.xlsx") %>% 
  mutate(nivel = "Macro Região")
IEPS_Municipios_2010_2022_Todos <- read_excel("dados_brutos/IEPS/IEPS_Municipios_2010_2022_Todos.xlsx") %>% 
  mutate(nivel = "Município")
IEPS_Regiao_2010_2022_Todos <- read_excel("dados_brutos/IEPS/IEPS_Regiao_2010_2022_Todos.xlsx") %>% 
  mutate(nivel = "Região")


IEPS_Completo_2010_2022_Todos = bind_rows(IEPS_Brasil_2010_2022_Todos,
                                          IEPS_Estados_2010_2022_Todos,
                                          IEPS_MacroRegiao_2010_2022_Todos,
                                          IEPS_Regiao_2010_2022_Todos)

```






























